import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import sys

# 1. 读取a2.xlsx文件
df = pd.read_excel('a2.xlsx')

# 设置中文字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 设置使用中文字体（例如：黑体）
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号

# 根据所有权分组并计算资产负债率的均值和方差
grouped_data = df.groupby('所有权')['资产负债率']
mean_values = grouped_data.mean()
variance_values = grouped_data.var()

# 打印结果
print("所有权分组的资产负债率均值和方差统计表：")
print(mean_values)
print(variance_values)

# 绘制年份与LSR均值的散点图和折线图
years = df['年份'].unique()
lsr_means = [df[df['年份'] == year]['LSR'].mean() for year in years] # 保留年份列和LSR列计算每年的LSR均值

plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.scatter(years, lsr_means, color='green', label='散点图-LSR均值')
plt.plot(years, lsr_means, color='red', label='折线图-LSR均值')
plt.title('年份与LSR均值')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('LSR均值')
plt.grid(True) # 显示网格线
plt.legend() # 添加图例
plt.show()

# 确认是否继续绘制下一张图
confirmation = input("你想要继续下张图形吗（是/否）: ").lower()

if confirmation == '是':
    plt.clf()  # 清除当前图形
    print("继续下一张图片.")
else:
    print("好的，谢谢观看")
    sys.exit()

# 计算每个行业的LSR总和
industry_lsr = df.groupby('行业代码')['LSR'].sum()

# 绘制行业LSR分布的饼图
plt.figure(figsize=(10, 7))
# 以industry_lsr为数据，以行业代码为标签，输出显示小数点后一位的百分比数字，开始绘制的角度位置设置为 140 度。
plt.pie(industry_lsr, labels=industry_lsr.index, autopct='%1.1f%%', startangle=140)
plt.title('行业LSR分布图')
plt.show()

# 结束信息
confirmation = input("已结束，谢谢观看").lower()
